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Enregistrement W4291020063 · doi:10.1002/adma.202204637

Dual‐Scale Integration Design of Sn–ZnO Catalyst toward Efficient and Stable CO<sub>2</sub> Electroreduction

2022· article· en· W4291020063 sur OpenAlexafffund
Bohua Ren, Zhen Zhang, Guobin Wen, Xiaowen Zhang, Mi Xu, Yueying Weng, Yihang Nie, Haozhen Dou, Yi Jiang, Ya‐Ping Deng, Guiru Sun, Dan Luo, Lingling Shui, Xin Wang, Ming Feng, Aiping Yu, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGuangdong Science and Technology DepartmentBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceUniversity of WaterlooChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceNanoporeElectrochemistryCatalysisFaraday efficiencyNanotechnologyChemical engineeringNoble metalSubstrate (aquarium)Reversible hydrogen electrodeLeaching (pedology)ElectrodeMetalWorking electrodeMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

emission and producing valuable fuels. In the quest to resolve its current problems of low-energy efficiency and insufficient durability, a dual-scale design strategy is proposed by implanting a non-noble active Sn-ZnO heterointerface inside the nanopores of high-surface-area carbon nanospheres (Sn-ZnO@HC). The metal d-bandwidth tuning of Sn and ZnO alters the extent of substrate-molecule orbital mixing, facilitating the breaking of the *COOH intermediate and the yield of CO. Furthermore, the confinement effect of tailored nanopores results in a beneficial pH distribution in the local environment around the Sn-ZnO nanoparticles and protects them against leaching and aggregating. Through integrating electronic and nanopore-scale control, Sn-ZnO@HC achieves a quite low potential of -0.53 V vs reversible hydrogen electrode (RHE) with 91% Faradaic efficiency for CO and an ultralong stability of 240 h. This work provides proof of concept for the multiscale design of electrocatalysts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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